Прогнозирование инвестиционных рисков в условиях неопределённости

Abstract

Цель статьи заключается в исследовании актуальной проблемы оценки и прогнозирования рисков инвестиционной деятельности предприятия в условиях неопределенности. Обобщение исследований, посвященных качественным и количественным методам оценки инвестиционных рисков, позволило выявить определённые недостатки предложенных подходов, отметить отсутствие в большинстве работ результатов их практического применения, выделить перспективные направления. На основе теории нечётких множеств предложена модель прогнозирования ожидаемого риска с использованием функции принадлежности Гаусса, которая имеет определенные преимущества перед многоугольными функциями принадлежности. Получены зависимости инвестиционного риска от параметров, характеризующих инвестиционный проект. С помощью полученных формул определён суммарный риск инвестирования инновационного проекта в зависимости от граничных условий. В качестве исследуемого показателя выбран индекс рентабельности инвестиций. Модель позволяет потенциальным инвесторам и разработчикам прогнозировать возможные сценарии инвестиционного процесса и принимать обоснованные управленческие решения о целесообразности внедрения и реализации проекта.

The article is aimed at studying the topical problem of evaluation and forecasting risks of investment activity of enterprises in conditions of uncertainty. Generalizing the researches on qualitative and quantitative methods for evaluating investment risks has helped to reveal certain shortcomings of the proposed approaches, to note in most of the publications there are no results as to any practical application, and to allocate promising directions. On the basis of the theory of fuzzy sets, a model of forecasting the expected risk has been proposed, making use of the Gauss membership function, which has certain advantages over the multi-angular membership functions. Dependences of investment risk from the parameters characterizing the investment project have been obtained. Using the formulas obtained, the total risk of investing in innovation project depending on the boundary conditions has been defined. As the researched target, index of profitability has been selected. The model provides the potential investors and developers with forecasting possible scenarios of investment process to make informed managerial decisions about the appropriateness of introduction and implementation of a project.